langchain-ai/deep_research_from_scratch

これは何？

主な機能

• 01スコープ設定、ツール利用型エージェント、MCP統合、supervisorパターン、パイプライン全体を段階的に学べる5つのnotebook
• 02確認事項やリサーチ質問の生成に使う、Pydanticスキーマによる構造化出力
• 03asyncioを使い、supervisorノードが連携させる並列リサーチサブエージェント
• 04TavilyによるWeb検索と、検索結果の内容の要約
• 05OpenAIとAnthropicのAPIキーによるモデルプロバイダーの設定

ユースケース

• LangGraphを使った複数ステップのリサーチエージェントの構築方法を学ぶ
• supervisorと並列サブエージェントのパターンが実際にどう機能するかを理解する
• LLMベースのリサーチワークフローにMCPサーバーをツールとして追加する
• 独自の深層リサーチアプリケーションを開発する際の出発点としてnotebookを活用する

クイックスタート

1. 1

   Node.js（npx を含む）と Python 3.11 以降をインストールする

2. 2

   パッケージマネージャー uv をインストールする

3. 3

   リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch
4. 4

   uv で依存関係をインストールする

   uv sync

使う前に知っておきたいこと

• !Tavily や OpenAI、Anthropic などの検索・モデルプロバイダーの API キーが必要です。
• !これはノートブック形式のチュートリアル用リポジトリであり、そのまま実行できるパッケージ化されたリサーチツールではありません。

収録されている特集

トピック

よくある質問

deep_research_from_scratch とは？

LangGraphベースの深層リサーチエージェントを一から構築する手順を解説する、5つのJupyter notebookからなるチュートリアルリポジトリです。 深層リサーチエージェントは、ユーザーの依頼を受けて範囲を明確にし、複数の情報源を検索したうえで、包括的なレポートを作成します。このプロジェクトでは、完成済みの製品を紹介するのではなく、オーケストレーション層にLangGraphを使いながら、こうしたシステムの構築方法を学べます。

deep_research_from_scratch は無料で使えますか？ライセンスは？

deep_research_from_scratch は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

deep_research_from_scratch は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。deep_research_from_scratch の最終コミットは 2026年8月11日 です。

deep_research_from_scratch は何に使えますか？

LangGraphを使った複数ステップのリサーチエージェントの構築方法を学ぶ supervisorと並列サブエージェントのパターンが実際にどう機能するかを理解する LLMベースのリサーチワークフローにMCPサーバーをツールとして追加する 独自の深層リサーチアプリケーションを開発する際の出発点としてnotebookを活用する

deep_research_from_scratch のインストール方法は？

Node.js（npx を含む）と Python 3.11 以降をインストールする パッケージマネージャー uv をインストールする リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch uv で依存関係をインストールする: uv sync

deep_research_from_scratch はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch